spss統(tǒng)計(jì)軟件練習(xí)題庫(kù)及答案

1、華中師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院SPSS統(tǒng)計(jì)軟件練習(xí)題庫(kù)及答案（本科）一、選擇題（選擇類(lèi)）（A） 1、在數(shù)據(jù)中插入變量的操作要用到的菜單是：A In sert Variable; B In sert Case; C Go to Case; D Weight Cases（C） 2、在原有變量上通過(guò)一定的計(jì)算產(chǎn)生新變量的操作所用到的菜單是：A Sort Cases ； B Select Cases ； C Compute ； D Categorize Variables （C） 3 Transpose 菜單的功能是：A對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)匯總；B對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理；C對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行行列轉(zhuǎn)置；D按某變量分割數(shù)據(jù)（A）

2、4、用 One-Way ANOVA 進(jìn)行大、中、小城市16歲男性青年平均身高的比較，結(jié)果給出sig.=0.043 ,說(shuō)明：A. 按照0.05顯著性水平，拒絕說(shuō)明三種城市的平均身高有差別；B. 三種城市身高沒(méi)有差別的可能性是 0.043 ；C. 三種城市身高有差別的可能性是0.043 ；D. 說(shuō)明城市不是身高的一個(gè)影響因素（B）5、下面的例子可以用Paired-Samples T Test S程進(jìn)行分析的是：A家庭主 婦和女大學(xué)生對(duì)同種商品喜好的差異；B服用某種藥物前后病情的改變情況；C服用藥物和沒(méi)有服用藥物的病人身體狀況的差異；D性別和年齡對(duì)雇員薪水的影響二、填空題（填空類(lèi)）6、Merge F

3、iles菜單用于合并數(shù)據(jù)庫(kù)有兩種情況：如果兩數(shù)據(jù)庫(kù)變量相同，是_觀測(cè)對(duì)象一的合并；如果不同，則是一變量的合并。7、用于對(duì)計(jì)數(shù)資料和有序分類(lèi)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)推斷，在分析時(shí)可以產(chǎn)生二維或多維列聯(lián)表，在統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)能進(jìn)行卡方檢驗(yàn)的菜單是_ Crosstabs8 One-Samples T Test過(guò)程用于進(jìn)行一樣本所在總體均數(shù)與已知總體均數(shù)一的比較。三、名詞解釋?zhuān)▎?wèn)答類(lèi)）9、Repeated Measures:重復(fù)測(cè)量的方差分析，指的是一個(gè)因變量被重復(fù)測(cè)量好幾次，從而同一個(gè)個(gè)體的幾次觀察結(jié) 果間存在相 關(guān)，這樣就不滿足普通分析的要求，需要用重復(fù)測(cè)量的方差分析模型來(lái)解決。10、Chi-Squ

4、are test :卡方檢驗(yàn)，它是非參數(shù)檢驗(yàn)的一種方法，來(lái)檢驗(yàn)變量的幾個(gè)取值所占百分比是否和我們期望的比例沒(méi)有統(tǒng)計(jì) 學(xué)差異。比如我們?cè)谌巳褐谐槿×艘粋€(gè)樣本，可以用該方法來(lái)分析四種血型所占的比例是否相同（都是25%,或者是否符合我們所 給出的一個(gè)比例（如分別為10% 30% 40%和20%） o四、簡(jiǎn)答題（問(wèn)答類(lèi)）11、用SPSS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基本流程是什么？答:（1）、將數(shù)據(jù)輸入SPSS并保存；（2）、進(jìn)行必要的預(yù)分析（分布圖、均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差等的描述等），以確定應(yīng)采用的檢驗(yàn)方法；（3 ）、按題目要求進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；（4）、保存和導(dǎo)出分析結(jié)果。12、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析時(shí)，Uni variate 菜單

5、和Multivariate菜單最大的區(qū)別是什么？答:當(dāng)因變量只有一個(gè)時(shí)，使用Uni variate菜單，當(dāng)因變量不止一個(gè)時(shí)，使用Multivariate菜單。13、簡(jiǎn)述SPSS打開(kāi)其它格式數(shù)據(jù)的幾種方法?答：(1)、直接打開(kāi)：選擇菜單File=>Open=>Data或直接單擊快捷工具欄上的打開(kāi)按鈕；(2) 、使用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢打開(kāi)：選擇菜單File=>Open Database=>New Query,根據(jù)向?qū)Т蜷_(kāi)數(shù)據(jù);(3) 、使用文本向?qū)ёx入文本文件：選擇菜單File=>Read Text Data14、指定數(shù)據(jù)按某個(gè)變量進(jìn)行排序需要用到哪個(gè)菜單？答：Date=&g

6、t;Sort Cases15、兩因素以上的方差分析在 SPSS中用什么來(lái)完成？答:這些方差分析一律可歸入一般線性模型，所以在 SPSS中都被歸入了 Ge neral Lin eal Model子菜單。16、簡(jiǎn)述Descriptive Statistics菜單的組成和功能。答：描述性統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)分析的第一步，做好這第一步是下面進(jìn)行正確統(tǒng)計(jì)推斷的先決條件。SPSS中專(zhuān)門(mén)為該目的而設(shè)計(jì)的幾個(gè)模塊集中在Descriptive Statistics菜單中，最常用的是列在最前面的四個(gè)過(guò)程：(1) 、Frequencies 程的特色是產(chǎn)生頻數(shù)表(2) 、Descriptives過(guò)程進(jìn)行一般性的統(tǒng)計(jì)描述；(

7、3) 、Explore S程用于對(duì)數(shù)據(jù)概況不清時(shí)的探索性分析；、Crosstabs S程則完成計(jì)數(shù)資料和等級(jí)資料的統(tǒng)計(jì)描述和一般的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，我們常用的卡方檢驗(yàn)也在其中完成。17、簡(jiǎn)述在多元線性回歸分析中，SPSS篩選自變量進(jìn)入回歸方程的四種方法。答：這四種方法是：強(qiáng)迫法、逐步法、向前法、向后法。(1) 逐步回歸法(stepwise),是運(yùn)用甚為廣泛的復(fù)回歸分析方法之一，也是多元回歸分析報(bào)告中出現(xiàn)幾率最多的一種預(yù)測(cè)變量的方法。它結(jié)合“向前法” (forward selection )和”向后法” (backward elimi nation)二種方式的優(yōu)點(diǎn)。(2) 向前法是自變量一個(gè)一個(gè)進(jìn)入回歸

8、模式中，而向后法是先將所有的自變量納入回歸模式中，之后再逐一將對(duì)模式貢獻(xiàn)最小的 預(yù)測(cè)變量移除，直到所有的自變量均達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)為止。(3) 強(qiáng)迫回歸法(Enter)也是一種常見(jiàn)的方法，強(qiáng)迫所有變量有順序進(jìn)入回歸方程。18、試說(shuō)明多元線性回歸分析中的“共線性”問(wèn)題及判斷標(biāo)準(zhǔn)。答：多元回歸分析中要留意“共線性” (colli narity )問(wèn)題，它是指由于自變量間的相關(guān)太高，造成回歸分析的情境困擾，使回歸 模式的參數(shù)不能完全被估計(jì)出來(lái)。自變量間的共線性問(wèn)題可由容忍度(tolerance)、變異數(shù)膨脹因素(VIF)和條件指數(shù)(condition index;CI)判斷。一般而言，容忍度越接近 0、VIF

9、越大或條件指數(shù)越大(大于15),則越有可能存在共線性問(wèn)題。19、下表是不同職業(yè)與工作滿意感之間相關(guān)分析的結(jié)果，試判斷不同職業(yè)與滿意感之間是否有相關(guān)，如果有，相關(guān)系數(shù)是多少？Correlati ons不同職業(yè)滿意感不同職業(yè)Pears onCorrelati on1.075Sig. (2-tailed).662N3636滿意感Pears onCorrelati on.0751Sig. (2-tailed)N.6623636答：由于顯著性水平P=0.662>0.05,說(shuō)明二者之間不存在顯著性相關(guān)。五、分析題(問(wèn)答類(lèi))20、某克山病區(qū)測(cè)得11例克山病患者與13名健康人的血磷值(mmol/L)如下

10、：患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健 康：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87(1) 將數(shù)據(jù)錄入SPSS保存為Ii1_1.sav ；(2) 分析該地克山病患者和健康人的血磷脂是否不同；(3) 保存結(jié)果。21 x在數(shù)據(jù)Ii1_1.sav中生成新變量temp,當(dāng)血磷值小于1.5時(shí)取值為1, 1.5-2時(shí)取值為2,大于2時(shí)取值為3,并保存結(jié)果。 答:操作步驟如下：(1) 、Output Variable 框：選入 x；(2) 、

11、Output Variable Name 框：鍵入 temp,單擊 Change 鈕；(3) 、選中 x->temp :單擊 Old a nd New Values 鈕；、Range: Lowest through*單選鈕：鍵入1.5 ； New Value單選鈕：鍵入1;單擊Add鈕；、Range: through*單選鈕：兩側(cè)分別鍵入 1.5、2； New Value Value單選鈕：鍵入2;單擊Add鈕；(6) 、Range: All other values 單選鈕；New Value Value 單選鈕：鍵入 3；單擊 Add 鈕；(7) 、單擊 Continue ；(8)

12、、單擊 OK；22、數(shù)據(jù)Ii3_1 .sav記錄的是某班50名學(xué)生語(yǔ)、數(shù)、外三門(mén)科目的考試成績(jī),分別作出三科得分頻數(shù)表、計(jì)算均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位 數(shù)、P2.5和P97.5 ,并畫(huà)出直方圖。答：操作步驟如下：(1 ).Analyze=>Descriptive Statistics=>Frequencies；(2) .Variables 框：選入變量 engl (夕卜)、chin (語(yǔ)八 math (數(shù))；(3) .單擊 Statistics 鈕；(4) .選中 Mean、Std.deviation、Median 復(fù)選框；(5) .單擊 Percentiles :輸入 2.5 :單擊 A

13、dd；輸入 97.5 :單擊 Add；(6) 單擊 Continue 鈕；(7) .單擊 Charts 鈕；(8) .選中 Bar charts ；(9) 單擊Continue鈕；(10) 單擊 OK；23、根據(jù)數(shù)據(jù)Ii3_1 .sav分析該班男、女生在語(yǔ)、數(shù)、外三科得分上有無(wú)差異。答:(1).Analyze=>Compare Means=>lndependentSamples T Test ；(2) Test Variables框：選入變量 engl (夕卜八 chin (語(yǔ)八 math (數(shù))；(3) Grouping Variable 框：選入變量 gender ；(3) 單

14、擊 Define Groups 鈕；(4) 選擇 Use specified Values ,在 groupl 中填 1,在 group2 中填 2；單擊Continue鈕；單擊OK。24、某駕校學(xué)校欲購(gòu)進(jìn)一批駕駛模擬訓(xùn)練器,為了知道它們的效果，進(jìn)行了一次實(shí)驗(yàn)。從新學(xué)員中隨機(jī)抽取12名進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練前和訓(xùn)練后分別對(duì)學(xué)員駕駛技能進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果如下：訓(xùn)練前 66.0 68.0 70.0 65.0 67.0 82.0 60.5 59.0 71.0 77.0 66.0 70.5訓(xùn)練后 62.5 85.0 70.0 73.0 65.0 63.5 60.5 76.0 75.5 65.0 62.5 72.0

15、 試問(wèn)模擬器訓(xùn)練的效果如何？答：用 Paired-Sample T Test 分析(1) 、錄入數(shù)據(jù)：設(shè)變量x1 , x2分別代表訓(xùn)練前和訓(xùn)練后值，在SPSS中輸入數(shù)據(jù)。(2) 、統(tǒng)計(jì)分析：依次選擇Analyze Compare meansPaired samples T test (配對(duì)t檢驗(yàn))，彈出對(duì)話框，將變量x1、x2同時(shí)選 入Paired Variables框(同時(shí)選中x1、x2)。在Options子對(duì)話框中可定義可信區(qū)間和缺失值的處理。單擊OK鍵提交執(zhí)行即可得結(jié) 果。25、美國(guó)國(guó)家計(jì)算機(jī)產(chǎn)品公司在亞特蘭大、達(dá)拉斯以及西雅圖都設(shè)有工廠，生產(chǎn)傳真機(jī)與打印機(jī)。為了確定這三個(gè)工 廠的工人的

16、產(chǎn)品質(zhì)量管理意識(shí)水平，特意從每個(gè)工廠隨機(jī)選取10個(gè)工人，對(duì)他們進(jìn)行質(zhì)量意識(shí)考試，員工考試的結(jié)果如下。請(qǐng)問(wèn)這三個(gè)工廠員工的質(zhì)量管理意識(shí)水平有無(wú)顯著差異？若有顯著差異，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果直接觀察，哪個(gè)工廠最 低？亞特蘭大 85 75 82 76 71 85 79 83 74 78達(dá)拉斯 71 75 73 74 69 82 74 78 76 68西雅圖 59 64 62 69 75 67 66 62 69 70答：數(shù)據(jù)已經(jīng)輸好，分組變量為group,三組取值分別為1、2、3,結(jié)果變量為X。此處先進(jìn)行單因素方差分析，然后進(jìn)行兩兩比較，這里選擇S-N-K法進(jìn)行兩兩比較。操作如下：(1) .選擇 Analyze

17、 Compare means One-WayANOVA (2) .D即endent List框：選入 X(3 ) .Factor 框：選入 group(4) .Post Hoc鈕：選中S-N-K復(fù)選框，單擊Continue鈕(5) .單擊OK鈕26、某項(xiàng)研究欲探討不同年齡的人完成所有不同難度任務(wù)的手眼協(xié)調(diào)性情況。研究數(shù)據(jù)見(jiàn)task.sav。年齡下1代表兒童組，2代表青年組，3代表老年組。后面分?jǐn)?shù)為手眼協(xié)調(diào)性分?jǐn)?shù)，越高表示手眼協(xié)調(diào)性越好。試問(wèn)年齡、任務(wù)難度兩個(gè)因素是如何影 響人的手眼協(xié)調(diào)性的？本題的組間變量為年齡,組內(nèi)變量為不同難度任務(wù)。答：操作步驟如下：(1)、Analyze=>Gene

18、ral Lineal model=>Repeated measures(2) 、Within-subject factorname框：選入組內(nèi)變量，即不同難度的任務(wù)，我們給其命名為task ；(3) 、number of levels框：表示組內(nèi)變量有幾個(gè)水平，鍵入3 ；(4) 、單擊 Add;單擊 Define(5) 、Within-subject variables (task)框：選入 a1a3(6 )、Between subjects factor框：選入組間變量，即年齡Age(7、Post Hoc紐：對(duì)選入因素各水平進(jìn)行兩兩比較，選入Age;在S-N-K框打勾。單擊Contin

19、ue(8).單擊OK結(jié)果顯示年齡和任務(wù)的主效應(yīng)顯著，并且二者交互作用顯著，即二者共同影響人的眼手協(xié)調(diào)性。27、設(shè)某個(gè)計(jì)算公司所使用的現(xiàn)行系統(tǒng)，通過(guò)每個(gè)程序的平均時(shí)間為45秒。今采用一個(gè)新系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)通過(guò)9個(gè)程序所需的計(jì)算時(shí)間如下(單位：秒):30 37 42 35 36 40 47 48 45假定通過(guò)每個(gè)程序的時(shí)間服從正態(tài)分布，那么根據(jù)這些數(shù)據(jù)能否斷言：新的系統(tǒng)能減少通過(guò)程序的平均時(shí)間(a=0.05) ?2& 某份調(diào)查數(shù)據(jù)Ii7_1 .sav記錄了雇員的性別、工作類(lèi)型、教育背景(年)、工作經(jīng)驗(yàn)(月)和薪水情況，對(duì)此數(shù)據(jù)進(jìn)行以下分 析：(1) 不同性別雇員的薪水是否有顯著差異？(2) 不同工作類(lèi)型雇員的薪水是否有顯著差異？(3) 雇員的教育背景與薪水之間是否相關(guān)，相關(guān)程度如何？(4) 雇員的工作經(jīng)驗(yàn)與薪水之間是否相關(guān)，相關(guān)程度如何？答：(1 )有；(2) 有，多重比較(Post Hoc )結(jié)果表明：經(jīng)理與主管和職員的薪水差異都顯著,但主管和職員的薪水差異不顯著；(3) 雇員的教育背景與薪水之間有顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.661 ;(4) 雇員的工作經(jīng)驗(yàn)與薪水之間有顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.780 o29、根據(jù)數(shù)據(jù)Ii7_1 .sav，分析雇員的性別、工作類(lèi)型、教育背景(年)和工作經(jīng)驗(yàn)(月)是否對(duì)其